
Learning with Partially Labeled and Interdependent Data
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Beschreibung
This book develops two key machine learning principles: the semi-supervised paradigm and learning with interdependent data. It reveals new applications, primarily web related, that transgress the classical machine learning framework through learning with interdependent data. The book traces how the semi-supervised paradigm and the learning to rank paradigm emerged from new web applications, leading to a massive production of heterogeneous textual data. It explains how semi-supervised learning techniques are widely used, but only allow a limited analysis of the information content and thus do not meet the demands of many web-related tasks.Later chapters deal with the development of learning methods for ranking entities in a large collection with respect to precise information needed. In some cases, learning a ranking function can be reduced to learning a classification function over the pairs of examples. The book proves that this task can be efficiently tackled in a new framework: learning with interdependent data.Researchers and professionals in machine learning will find these new perspectives and solutions valuable. Learning with Partially Labeled and Interdependent Data is also useful for advanced-level students of computer science, particularly those focused on statistics and learning. von Amini, Massih-Reza und Usunier, Nicolas
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Über den Autor
- Taschenbuch
- 218 Seiten
- Erschienen 2012
- Morgan & Claypool Publishers
- hardcover
- 416 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 514 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Hardcover
- 624 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2024
- ISTE LTD
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 392 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Taschenbuch
- 178 Seiten
- Erschienen 2014
- Morgan & Claypool Publishers
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- hardcover
- 696 Seiten
- Erschienen 2003
- Prentice Hall
- Kartoniert
- 208 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 501 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Kartoniert
- 208 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Kartoniert
- 180 Seiten
- Erschienen 2020
- UTB GmbH
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- Hardcover
- 138 Seiten
- Erschienen 2007
- Sage Publications, Inc
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 2010
- StudienVerlag
- Hardcover
- 328 Seiten
- Erschienen 2019
- Wiley-Blackwell